ofdm中多普勒分集消除ICI,matlab代码

OFDM系统中的多普勒分集可以通过消除干扰引起的频偏来提高系统性能，常用的方法是ICI自适应均衡。以下是一个简单的基于MATLAB的OFDM系统中多普勒分集消除ICI的代码示例：

% OFDM系统参数
N = 64; % 子载波数
cp_len = 16; % 循环前缀长度
fs = 1e6; % 采样率
Ts = 1/fs; % 符号间隔
fd = 100; % 多普勒频移
Ts_doppler = 1/(N*fd); % 多普勒信道时间常数
snr = 10; % 信噪比
num_symbols = 100; % 发送符号数

% 生成发送符号
tx_data = randi([0,1],N*num_symbols,1); % 生成随机比特流
tx_symbols = qammod(tx_data, 16); % 星座调制

% OFDM调制
tx_ofdm = zeros(N+cp_len, num_symbols);
for i = 1:num_symbols
    tx_ofdm(:,i) = ifft(tx_symbols((i-1)*N+1:i*N), N);
    tx_ofdm(:,i) = [tx_ofdm(end-cp_len+1:end,i); tx_ofdm(:,i)];
end

% 仿真多普勒信道
h = exp(-1i*2*pi*fd*(0:N-1)*Ts_doppler); % 多普勒信道
rx_ofdm = zeros(N+cp_len, num_symbols);
for i = 1:num_symbols
    rx_ofdm(:,i) = conv(tx_ofdm(:,i), h);
end

% OFDM解调
rx_data = zeros(N*num_symbols, 1);
for i = 1:num_symbols
    rx_ofdm_cp = rx_ofdm(:,i);
    rx_ofdm_cp(1:cp_len) = [];
    rx_fft = fft(rx_ofdm_cp, N);
    rx_data((i-1)*N+1:i*N) = qamdemod(rx_fft, 16);
end

% ICI自适应均衡
rx_data = reshape(rx_data, N, num_symbols);
for i = 1:num_symbols
    rx_fft = fft(rx_data(:,i));
    rx_fft(2:end) = rx_fft(2:end)./h(2:end); % ICI自适应均衡
    rx_data(:,i) = ifft(rx_fft);
end

% BER计算
ber = sum(xor(rx_data(:)>0, tx_data(:)>0))/length(tx_data);

以上代码示例中，OFDM系统的参数包括子载波数、循环前缀长度、采样率、多普勒频移、信噪比和发送符号数等，随机生成发送比特流并进行星座调制后，进行OFDM调制，仿真多普勒信道，在接收端进行OFDM解调，然后进行ICI自适应均衡，最后计算误码率。